基於單詞的模型訓練方法：1）定義的phoneset改為單詞列表 2）詞典中的map，是單詞指向它本身
而如果訓練基於音素的，要保證每個連線狀態有充足的例子-5~10個的例子
半連續 semi-continue模型的訓練----訓練 ：每個hmm模型要求5個狀態，對10000個triphone的模型，要求如下：
5 states/triphone = 50,000states每個triphone是5個狀態，總共5w個狀態for a 4-stream feature-set, each = 1024 floating point numbers/state 每個狀態是4*256個點數。4是特徵個數，256是混合權重個數
state has a total of 4*256mixture
weights
= 205mb buffer for 50,000 states
連續模型 continue模型的訓練---對於10000個triphone
5 states/triphone = 50,000states 每個triphone5個狀態，總共5w個狀態39means (assuming a
39-component feature
vector) and 39variances per state = 79floating points per state 39個均值（假設是個39維度的特徵向量），每個狀態有39個方差
= 15.8mb buffer for 50,000 states
1 1.initialize()2 2. createinitiallists()
3 3. recognize(nframes)
4 4.recognize():
文件 文件總結
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